AI 吃下所有產業!一文看懂2026全球科技版圖與十大關鍵趨勢
[Newtalk新聞] 全球市場研究機構TrendForce針對2026年科技產業發展,整理十大重點趨勢,如下:
AI晶片逐鹿戰升級!液冷散熱大規模滲透AI資料中心
2026年受惠於北美大型CSPs提高資本支出,以及各國主權雲興起,對AI資料中心建置需求旺盛,預估全球AI server出貨年增將逾20%。AI市場霸主NVIDIA將面臨更高強度競爭,首先,AMD將效法NVIDIA GB/VR機櫃方案,推出MI400整櫃式產品,主攻CSPs客戶;其次,北美CSPs自研ASIC力道持續增強;最後,受地緣政治影響,ByteDance、Baidu、Alibaba、Tencent自研ASIC,以及Huawei、Cambricon等強化AI晶片自主研發,將AI市場競爭推向白熱化。
隨著AI晶片算力提升,單晶片熱設計功耗(TDP)將從NVIDIA H100、H200的700W,上升至B200、B300的1,000W以上或更高,server機櫃須以液冷散熱系統對應高密度熱通量需求,推升2026年AI晶片液冷滲透率達47%。Microsoft亦提出新一代晶片封裝層級的微流體冷卻技術。整體而言,短中期市場仍以水冷板液冷為主,CDU架構將自L2A (Liquid-to-Air)轉向L2L (Liquid-to-Liquid)設計,長期則朝更精細化的晶片級散熱演進。
突破頻寬限制、實現高速傳輸!HBM與光通訊建構智慧運算新體系
AI運算從訓練到推論的資料量與記憶體頻寬需求呈爆炸性成長,導致傳輸速度與能耗瓶頸浮上檯面。為解決AI運算對記憶體頻寬與資料傳輸速率的限制,HBM與光通訊技術逐漸成為次世代AI架構的核心突破口。
目前HBM透過3D堆疊與TSV技術,有效縮短處理器與記憶體之間的距離,並在即將量產的HBM4中,導入更高通道密度與更寬I/O頻寬,以支撐AI GPU與加速器的超大規模運算。然而,當模型參數突破兆級、GPU集群規模成倍數擴張時,記憶體的傳輸瓶頸又重新被凸顯出來。目前各家記憶體廠商透過HBM堆疊結構優化,封裝與介面創新,並且與邏輯晶片協同設計,藉由各方面的努力來提升了AI晶片的本地頻寬。
除了解決記憶體的傳輸瓶頸外,但跨晶片、跨模組間的資料傳輸仍成為限制系統效能的新瓶頸,為突破此限制,光電整合與CPO(Co-Packaged Optics)技術逐步成為主流GPU廠商與雲端供應商的研發重點。現階段800G/1.6T pluggable光模組已啟動大量生產,而2026年起預期將有更高頻寬的SiPh/CPO平台導入AI 交換機(Switch)之內。藉由新型的光通訊技術來實現高頻寬、低功耗的資料互連,並優化系統整體頻寬密度與能源效率。
綜觀趨勢,記憶體產業正邁向以「頻寬效率」為核心競爭力。而處理跨晶片、跨模組間的新型光通訊技術,也是突破電性介面在長距離與高密度資料傳輸上的侷限的最佳方案。因此高速傳輸技術將成為AI基礎架構演進的關鍵方向。
NAND Flash供應商強化AI方案!加速推論工作、降低儲存成本
AI 訓練與推論工作需要高速存取具有不可預測I/O模式的龐大資料集,與現有技術間產生效能差距。為此,NAND Flash供應商加速推進專門的解決方案,包含兩項關鍵產品:儲存級記憶體(SCM) SSD/KV Cache SSD/HBF技術,定位介於DRAM與傳統NAND間,提供超低延遲與高頻寬特性,為加速即時AI推論工作負載的理想選擇。另一項是Nearline QLC SSD,QLC技術正以前所未有的速度被應用於AI的溫/冷資料儲存層,例如模型檢查點與資料集歸檔。QLC的每晶粒儲存容量較TLC將高出33%,大幅降低儲存巨量AI資料集的單位成本。預估至2026年,QLC SSD於Enterprise SSD的市場滲透率將達30%。
儲能系統躍升AI資料中心能量核心!需求迎爆發式成長
AI資料中心朝向超大規模集群化發展,其負載波動大,嚴格要求電力穩定度,促使儲能系統由「應急備電」轉為「AI資料中心的能量核心」。預估未來五年內,AI資料中心儲能除了現有的短時UPS備電和電能品質改善,2至4小時的中長時儲能系統占比將迅速提升,以同時滿足備電、套利和電網服務需求。部署方式也將從資料中心級的集中式BESS (battery energy storage system),逐步向機櫃級或叢集級的分散式BESS滲透,如電池備用單元,以提供更快的瞬時響應。
預期北美將成為全球最大AI資料中心儲能市場,由超大規模雲端廠商主導。中國「東數西算」策略將推動資料中心向綠電豐富的西部遷移,AI資料中心 儲能將成為西部大型基地的標準配備。預期全球AI資料中心儲能新增容量將從2024年的15.7GWh,激增至2030年的216.8GWh,複合年平均成長率達46.1%。
AI資料中心邁向800V HVDC架構 推升第三代半導體市場需求
資料中心正經歷徹底的電力基礎設施變革,伺服器機櫃功率從千瓦級(kW)迅速攀升至兆瓦級(MW),供電模式正轉向800V HVDC(高壓直流)架構,以最大限度地提高效率和可靠性,大幅減少銅纜用量,並支援更緊湊的系統設計,第三代半導體SiC/GaN正是實現這一轉型的關鍵,多家半導體供應商已宣佈加入NVIDIA的800V HVDC計畫。
SiC主要應用於資料中心供電架構的前端、中端環節,負責處理最高電壓和最大功率的轉換操作。儘管目前SiC功率半導體在最高電壓額定值方面仍落後於傳統Si,但其具備卓越的熱性能和開關特性,對於下一代的固態變壓器(SST)技術至關重要。GaN則憑藉高頻率、高效能優勢,在供電鏈路的中端和末端發揮重要作用,追求極致的功率密度和動態響應。預估第三代半導體SiC/GaN在資料中心供電中的滲透率在2026年將上升至17%,至2030年有望突破30%。
半導體的前沿競逐
隨著2nm進入量產,在先進製程商業競逐中,形成了向內追求更高電晶體密度、向外追求更大封裝尺寸的趨勢,同時強調異質整合 (Heterogeneous Integration)能力,透過不同功能的多晶片堆疊與不同技術節點的結合,滿足高效能運算與人工智慧應用需求。
在追求更高電晶體密度的部分,半導體晶圓製造正式由FinFET轉進GAAFET,透過Gate-Oxide完整包覆矽通道,在追逐高強度算力同時實現更高效的電流控制。向外部分,2.5D與3D封裝技術提供多重晶片堆疊的高密度封裝解決方案,使晶片間互連更快速、功耗更低,為下一代資料中心及高性能運算領域帶來突破。
隨著各家2nm GAAFET進入量產,TSMC、Intel與Samsung則分別推出CoWoS/SoIC、EMIB/FOVEROS、I-Cube/X-Cube等2.5D/3D封裝技術,提供前後段整合代工服務。如何在產能利用率、可靠性、成本與良率間取得平衡與商業優勢,將是各大晶圓代工與封裝廠的核心挑戰。
2026年人型機器人出貨成長逾700%,聚焦AI自適應與場景應用性。
2026年將是人型機器人邁向商用化的關鍵一年,全球出貨量預估年增逾七倍、突破5萬台,市場動能聚焦於兩大主軸:AI自適應(AI Adaptivity)技術與場景應用導向。AI自適應技術結合高效AI晶片、感測融合與大型語言模型(LLM)的進化,使機器人能在非結構化環境中即時學習與動態決策,展現「謀定而後動」的行為能力。
於此背景下,2026年的人型機器人新品將不再以規格或靈活度為唯一賣點,而是自設計階段即鎖定特定場景價值,從預期最早切入之製造搬運、倉儲分揀到檢測輔助等,皆能支援場域完整任務。2026年將是人型機器人正式進入以AI為驅動、以應用為核心之產業新階段。
OLED新局:筆電顯示高階化,折疊機往主流化邁進。
OLED顯示迎來跨世代的轉折時刻。中、韓面板廠的高世代(8.6代)AMOLED產線持續擴產,隨著成本結構與良率持續改善,OLED顯示技術正加速覆蓋從小到大的全尺寸產品,同步帶動相關供應鏈如驅動IC、TCON、觸控模組與散熱設計等高階零組件平均單價(ASP)與供應商議價能力。
OLED以自發光、高對比、輕薄化與可變刷新率等特性,突破LCD在厚度與能耗的物理瓶頸,符合Apple對影像精度與能源效率的雙重要求。Apple預計2026年正式將OLED面板導入MacBook Pro,將帶動高階筆電顯示規格由mini-LED轉向OLED,預估2025年OLED筆電滲透率可望來到5%,2026年之後,在Apple帶動下,2027–2028年可望提升至9–12%。
另外,隨著Apple有機會於2026下半年至2027年間正式進入折疊手機市場,將以軟硬整合、品牌信任與供應鏈協同優勢重新定義折疊手機價值,推動市場焦點由「外觀炫技」轉向「生產力與體驗深化」,預估將帶動全球折疊手機出貨量於2027年突破3,000萬支。目前折疊手機仍面臨邁向主流的最後障礙—鉸鏈可靠度、柔性面板封裝、良率與成本控制。Apple對產品驗證與品質的謹慎,反映其對進場時機與使用體驗的重視,也凸顯折疊手機要真正跨入成熟期,仍需時間與實力跨越鴻溝。
Meta驅動全球近眼顯示躍進,LEDoS技術蓄積成長能量。
伴隨AI應用深化,Meta推出具顯示功能的Meta Ray-Ban Display AR眼鏡,鎖定「資訊提供」應用,讓AI更貼近日常、重塑用戶使用行為,透過第一視角的資料蒐集與回饋,強化AI與用戶的雙向互動體驗。顯示技術採用在全彩化與成熟度表現穩健的LCoS,既為尚未完全成熟的LEDoS 爭取技術發展時間,也藉由良好的用戶體驗累積市場聲量。
隨著市場預期與Meta迭代產品規劃的推進,趨勢正指向具備更高亮度、對比度的LEDoS 技術,以拓展應用場景,加上Apple、Google、RayNeo、INMO、Rokid、Vuzix等廠商持續布局,,成本有望加速下探至大眾預期的甜蜜點,有利於LEDoS發展。預估2027-2028年將出現更成熟的全彩LEDoS解決方案,Meta也預計推出新一代搭載LEDoS的AR眼鏡。
自駕技術加速普及:乘用車全力標配輔助駕駛、Robotaxi拓展全球版圖。
預估2026年L2(含)以上輔助駕駛的滲透率將逾40%,智慧化將接續電動車成為汽車產業成長動力。L2輔助駕駛技術已趨成熟,普及關鍵轉向成本,有助降低系統總成本的艙駕一體單晶片與控制器將於2026年進入規模量產,初期主攻中國中階汽車市場。傳統車廠同時積極推動燃油車智慧化轉型,也是輔助駕駛全面成為車輛標配的驅動力。
另一方面,以L4級為目標的Robotaxi正迎來全球性的擴張浪潮。除了各地法規鬆綁,車隊平台商、服務商對Robotaxi的採用態度轉為積極,以及開發商探索端到端(E2E)、VLA(Vision Language Action)等泛化性更強的AI模型,皆有助Robotaxi市場擴大。預計至2026年,Robotaxi將加速覆蓋歐洲、中東、日本、澳洲等市場,不再僅限於中國、美國。
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